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JMX Architecture Overview:
JMX technology provides a standard API for management and monitoring of resources. As http://kylinsoong.iteye.com/admin/blogs/794995 Part 3 depicted, the JMX architecture can be broken down into three levels: Instrumentation, Agent, Remote Management, As the following figure described:
Instrumentation Layer contains MBeans representing their manageable resources, such as applications, devices, or services, are instrumented using Java objects called Managed Beans (MBeans). MBeans expose their management interfaces, composed of attributes and operations, through a JMX agent for remote management and monitoring;
Agent Layer is the main component of a JMX agent is the MBean server. This is a core managed object server in which MBeans are registered. A JMX agent also includes a set of services for handling MBeans. JMX agents directly control resources and make them available to remote management agents;
Distributed Layer also named Remote Management layer, contain adapters and connectors make a JMX agent accessible from remote management applications outside the agent’s Java Virtual Machine (Java VM).
HelloWorld JMX way
1. Complete Instrumentation layer dev
The first step in developing the HelloWorld MBean is to write its Java interface. The interface declares three methods: one getter, one setter, and an additional method for printing the HelloWorld MBean’s greeting. Code view:
public interface HelloWorldMBean { public void setGreeting( String greeting ); public String getGreeting(); public void printGreeting(); }
Before we start HelloWroldMBean implemetation, we introduce JMX notification first, notification is the most imprtant feature of JMX, any managment system need notification mechanism, to add notification to our Helloworld mbean we need to extends the avax.management.NotificationBroadcasterSupport. Our MBean class:
public class HelloWorld extends NotificationBroadcasterSupport implements HelloWorldMBean { private String greeting = null; public HelloWorld() { this.greeting = "Hello World! I am a Standard MBean"; } public HelloWorld(String greeting) { this.greeting = greeting; } public void setGreeting(String greeting) { this.greeting = greeting; Notification notification = new Notification("jmx.demo.helloWorld.test" , this , -1 , System.currentTimeMillis() , greeting ); sendNotification(notification); } public String getGreeting() { return greeting; } public void printGreeting() { System.out.println(greeting); } }
2 Complete Agent Code
As step 1, we have our HelloWorldMbean, we need to make it available to use, to do so we must register it in a JMX Agent. Therefore we create HelloAgent class JMX agents are JMX components in the agent layer of JMX and are the containers for MBeans. The HelloAgent class performs 4 important tasks:
1> It creates an MBeanServer instance to contain MBeans.
2> It creates an HTML adapter to handle connections from HTML clients.
3> It registers a new instance of the HelloWorld MBean.
4> It handles the notification that HelloWorldMBean sent.
public class HelloAgent implements NotificationListener { private MBeanServer mbs = null; public HelloAgent() { // mbs = MBeanServerFactory.createMBeanServer("jmx.demo.HelloAgent"); mbs = ManagementFactory.getPlatformMBeanServer(); HtmlAdaptorServer adapter = new HtmlAdaptorServer(); HelloWorld hw = new HelloWorld(); ObjectName adapterName = null; ObjectName helloWorldName = null; try { helloWorldName = new ObjectName( "jmx.demo.HelloAgent:type=helloWorld,name=helloWorld" ); mbs.registerMBean( hw, helloWorldName ); hw.addNotificationListener(this, null, null); adapterName = new ObjectName("jmx.demo.HelloAgent:type=htmlAdapter,name=htmlAdapter,port=8000"); adapter.setPort(8000); mbs.registerMBean( adapter, adapterName ); adapter.start(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } public static void main(String args[]) throws InterruptedException { System.out.println("HelloAgent is running"); HelloAgent agent = new HelloAgent(); Thread.sleep(Long.MAX_VALUE); } public void handleNotification(Notification notification, Object handback) { System.out.println( "Receiving notification..." ); System.out.println( notification.getType() ); System.out.println( notification.getMessage() ); } }
3. Compete Distibuted layer Code
In this simple HelloWorld example we only Use HTML adapter to implement remote management, however, RMI connector implement remote management is more popular, I will explore into it in the later blogs. In this blog we will show Html adapter implement remote management in Test section.
HelloWorld Test
After starting the main method, we can through 2 methods test and manage HelloWrold
Method one:
Start a new command line, input 'jconsole' the following widget came out:
Clicking HelloAgent then you will get into Jconsole control interface and find both HelloWorld and htmlAdapter selection folder bar in the left menu tree:
Clicking reference method or change the attributes, the corresponding action will take place.
Method two:
Through http://127.0.0.1:8000/ we could find jmx.demo.HelloAgent from All Agent View List
Cliking helloWord we also can find the operation and attributes, through HTML interface we also can triger the response notification event.
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在当今智慧城市的建设浪潮中,智慧环卫作为城市管理的重要组成部分,正以其独特的魅力引领着环卫行业的变革。本方案旨在通过一系列高科技手段,如物联网、大数据、云计算等,全面提升环卫作业效率与管理水平,为城市居民创造更加清洁、宜居的生活环境。 一、智慧环卫系统概述与核心亮点 智慧环卫系统是一个集机械化保洁、垃圾清运、设施管理、事件指挥调度等多功能于一体的综合性管理平台。其核心亮点在于通过高精度定位、实时监控与智能分析,实现环卫作业的精细化管理。例如,机械化保洁管理子系统能够实时监控机扫车、洒水车等作业车辆的运行状态,自动规划最优作业路线,并根据作业完成情况生成考核评价报表,极大地提高了作业效率与服务质量。同时,垃圾清运管理子系统则通过安装GPS定位设备和油量传感器,对清运车辆进行全方位监控,确保垃圾清运过程的规范与高效,有效解决了城市垃圾堆积与随意倾倒的问题。此外,系统还配备了垃圾箱满溢报警系统,通过智能感应技术,当垃圾箱内垃圾达到预设高度时自动报警,提醒作业人员及时清运,避免了因垃圾满溢而引发的居民投诉与环境污染。 二、智慧环卫系统的趣味性与知识性融合 智慧环卫系统不仅实用性强,还蕴含着丰富的趣味性与知识性。以餐厨垃圾收运管理子系统为例,该系统通过为餐厨垃圾收运车辆安装GPS定位、车载称重、视频监控等多种感知设备,实现了对餐厨垃圾收运过程的全程监控与智能管理。作业人员可以通过手机APP实时查看车辆位置、行驶轨迹及收运情况,仿佛在玩一场现实版的“垃圾追踪游戏”。同时,系统还能自动生成餐厨垃圾收运统计报表,帮助管理人员轻松掌握收运量、违规情况等关键数据,让数据管理变得既科学又有趣。此外,中转站视频监控子系统更是将趣味性与实用性完美结合,通过高清摄像头与双向语音对讲功能,实现了对中转站内外环境的实时监控与远程指挥,让管理人员足不出户就能掌控全局,仿佛拥有了一双“千里眼”和一对“顺风耳”。 三、智慧环卫系统的未来展望与社会价值 随着科技的不断进步与智慧城市建设的深入推进,智慧环卫系统将迎来更加广阔的发展前景。未来,智慧环卫系统将更加注重数据的深度挖掘与分析,通过大数据与人工智能技术,为城市环卫管理提供更加精准、高效的决策支持。同时,系统还将加强与其他城市管理系统的互联互通,实现资源共享与协同作战,共同推动城市管理的智能化、精细化水平。从社会价值来看,智慧环卫系统的推广与应用将有效提升城市环境卫生质量,改善居民生活环境,提升城市形象与竞争力。此外,系统还能通过优化作业流程、减少资源浪费等方式,为城市可持续发展贡献重要力量。可以说,智慧环卫系统不仅是城市管理的得力助手,更是推动社会进步与文明发展的重要力量。
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在当今智慧城市的建设浪潮中,智慧环卫作为城市管理的重要组成部分,正以其独特的魅力引领着环卫行业的变革。本方案旨在通过一系列高科技手段,如物联网、大数据、云计算等,全面提升环卫作业效率与管理水平,为城市居民创造更加清洁、宜居的生活环境。 一、智慧环卫系统概述与核心亮点 智慧环卫系统是一个集机械化保洁、垃圾清运、设施管理、事件指挥调度等多功能于一体的综合性管理平台。其核心亮点在于通过高精度定位、实时监控与智能分析,实现环卫作业的精细化管理。例如,机械化保洁管理子系统能够实时监控机扫车、洒水车等作业车辆的运行状态,自动规划最优作业路线,并根据作业完成情况生成考核评价报表,极大地提高了作业效率与服务质量。同时,垃圾清运管理子系统则通过安装GPS定位设备和油量传感器,对清运车辆进行全方位监控,确保垃圾清运过程的规范与高效,有效解决了城市垃圾堆积与随意倾倒的问题。此外,系统还配备了垃圾箱满溢报警系统,通过智能感应技术,当垃圾箱内垃圾达到预设高度时自动报警,提醒作业人员及时清运,避免了因垃圾满溢而引发的居民投诉与环境污染。 二、智慧环卫系统的趣味性与知识性融合 智慧环卫系统不仅实用性强,还蕴含着丰富的趣味性与知识性。以餐厨垃圾收运管理子系统为例,该系统通过为餐厨垃圾收运车辆安装GPS定位、车载称重、视频监控等多种感知设备,实现了对餐厨垃圾收运过程的全程监控与智能管理。作业人员可以通过手机APP实时查看车辆位置、行驶轨迹及收运情况,仿佛在玩一场现实版的“垃圾追踪游戏”。同时,系统还能自动生成餐厨垃圾收运统计报表,帮助管理人员轻松掌握收运量、违规情况等关键数据,让数据管理变得既科学又有趣。此外,中转站视频监控子系统更是将趣味性与实用性完美结合,通过高清摄像头与双向语音对讲功能,实现了对中转站内外环境的实时监控与远程指挥,让管理人员足不出户就能掌控全局,仿佛拥有了一双“千里眼”和一对“顺风耳”。 三、智慧环卫系统的未来展望与社会价值 随着科技的不断进步与智慧城市建设的深入推进,智慧环卫系统将迎来更加广阔的发展前景。未来,智慧环卫系统将更加注重数据的深度挖掘与分析,通过大数据与人工智能技术,为城市环卫管理提供更加精准、高效的决策支持。同时,系统还将加强与其他城市管理系统的互联互通,实现资源共享与协同作战,共同推动城市管理的智能化、精细化水平。从社会价值来看,智慧环卫系统的推广与应用将有效提升城市环境卫生质量,改善居民生活环境,提升城市形象与竞争力。此外,系统还能通过优化作业流程、减少资源浪费等方式,为城市可持续发展贡献重要力量。可以说,智慧环卫系统不仅是城市管理的得力助手,更是推动社会进步与文明发展的重要力量。
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内容概要:本文介绍了利用MATLAB实现多目标粒子群算法(MOPSO),用于优化冷热电联供(CCHP)系统的运行。文中详细描述了系统架构,包括燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光机组等设备的协同工作。通过引入多目标优化,同时追求最低运行成本和最高综合能效。算法实现了自适应惯性权重调整、动态边界处理、非支配排序等关键技术,显著提升了优化性能。实验结果显示,相比传统方案,该方法能够节省15%以上的运营成本,并提高系统能效23.7%,减少碳排放18.2%。 适用人群:从事能源管理、电力系统优化的研究人员和技术人员,尤其是对MATLAB编程有一定基础的人士。 使用场景及目标:适用于需要进行冷热电联供系统优化的企业或研究机构,旨在寻找成本与能效之间的最佳平衡点,提供多种可供选择的优化方案,帮助决策者制定合理的运行策略。 其他说明:代码设计注重实用性,包含详细的注释和模块化的文件结构,便于理解和修改。此外,还提供了24小时调度结果的三维可视化展示,直观地反映了不同目标间的权衡关系。
内容概要:深度学习在医疗影像分析中展现出多维度的优势。首先,它能够自动特征提取并高效学习,通过多层神经网络自动识别医学影像中的复杂特征,无需人工干预,并能整合多种模态的数据,如CT、MRI、X光等,结合患者其他信息建立更全面的诊断模型。其次,在高精度诊断与效率提升方面,深度学习模型在多个任务中的准确率普遍超过90%,基于GPU加速的模型还能实现快速影像分析。第三,其具有复杂的场景适应性与创新应用,可以进行精准分割、三维重建以及长尾问题与罕见病的识别。第四,从临床价值来看,它减轻了医生的工作负担,促进了医疗资源的公平化。最后,深度学习还具有良好的可扩展性,支持跨学科研究,开源生态也有助于标准化建设。尽管存在数据标注依赖、模型可解释性和计算资源限制等问题,但深度学习的应用正逐步从辅助诊断向精准治疗、预后预测等全流程渗透。 适合人群:医疗影像研究人员、临床医生、AI医疗从业者。 使用场景及目标:①了解深度学习在医疗影像分析中的具体优势和技术细节;②探索深度学习应用于医疗影像分析的新思路和新方法;③评估深度学习技术在实际临床环境中的可行性。 其他说明:深度学习虽然具有诸多优势,但在实际应用中还需考虑数据标注质量、模型可解释性和计算资源等因素,同时应关注技术创新与伦理规范的平衡。
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内容概要:本文详细介绍了利用MATLAB实现多目标遗传算法(MOGA)解决分布式电源选址定容问题的方法。首先,通过建立33节点配电网模型,采用稀疏矩阵表示线路连接关系,简化了存储结构。接着定义了三个主要目标函数:降低网损、减少总容量成本以及提高电压稳定性。为了加快算法收敛速度,在种群初始化时引入了定向变异策略,并在交叉变异过程中加入局部搜索。此外,针对不同场景采用了前推回代法和牛顿拉夫逊法相结合的潮流计算方法,确保计算精度的同时提高了效率。最后,通过Pareto前沿曲线展示了多种可行解之间的权衡关系,帮助决策者根据实际情况做出最佳选择。 适用人群:从事电力系统规划、分布式能源管理和智能电网研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要综合考虑电网损耗、投资成本和电压稳定性的分布式电源选址定容项目。旨在寻找最优的电源安装位置及其容量配置方案,从而提升整个配电系统的性能。 其他说明:文中提到的技术细节如稀疏矩阵的应用、混合潮流计算方法等对于提高算法效率至关重要;而Pareto前沿曲线则有助于直观地理解和比较不同的设计方案。
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